每一个类型必须是DataType类的子类,包括 ArrayType,BinaryType,BooleanType,CalendarIntervalType,DateType,HiveStringType,MapType,NullType,NumericType,ObjectType,StringType,StructType,TimestampType 有些类型比如IntegerType,DecimalType,ByteType等是NumericType的子类 1 withColumn方法 from pyspark.sql.types import In...
.withColumn('环比涨跌幅',col('sales')/lead('sales').over(Window.partitionBy('year').orderBy(col('month').desc()))-1)\ .withColumn('同比涨跌幅',col('sales')/lead('sales').over(Window.partitionBy('month').orderBy(col('year').desc()))-1)\ .orderBy('year','month') res.show...
withColumnRenamed: 它是DataFrame的API, 可以对DF中的列进行改名, 一次改一个列, 改多个列 可以链式调用 4. orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第一行数据, 返回值结果是Row对象. # Row对象 就是一个数组,...
df= df.withColumn("MissingColumns",\ array(\ when(col("firstName").isNull(),lit("firstName")),\ when(col("salary").isNull(),lit("salary"))) 问题是我有很多列要添加到条件中。所以我试着用循环和{f-strings340}对它进行定制,并尝试使用它。 df = df.withColumn("MissingColumns",condition...
2.3、withColumnRenamed(): 修改列名 2.4、fillna(): 填充NA 2.5、replace(): 全局替换 3、查询数据 3.1、行数据查询操作 3.1.1、show(): 可用int类型指定要打印的行数 3.1.2、dtypes(): 查看dataframe中每一列的类型 3.1.3、printSchema(): 查看dataframe中每一列的类型和是否允许为空 ...
--- 2.2 新增数据列 withColumn--- 一种方式通过functions **另一种方式通过另一个已有变量:** **修改原有df[“xx”]列的所有值:** **修改列的类型(类型投射):** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、--- 合并 join / union --- 3.1 横向拼接rbind...
df = df.withColumn(col, when(df[col].isNull() ==True, F.lit(mean)).otherwise(df[col]))returndfif__name__ =='__main__':# df需要自行创建numeric_cols = ['age2','height2']# 需要填充空值的列df = fill_missing_with_mean(df, numeric_cols)# 空值填充df.show() ...
withColumn("like_or_not_like", like_or_not_like_udf()).drop( person_df["id"]).where( col("person_info_vector").isNotNull()).where( col("person_behavior_vector").isNotNull()).where( col("person_behavior_vector_seq").isNotNull()) word2v_mapping_br = session.sparkContext....
df = df.withColumn('y_str', func('y')) func = udf(lambda x: int(x), IntegerType()) df = df.withColumn('y_int', func('y')) df.show() # +---+---+---+---+ # | x| y|y_str|y_int| # +---+---+---+---+ # |0.0|0.0...
在行上的统计需要用到python的内置reduce来进行实现 tips = tips.withColumn('null', lit(None)) tips = tips.withColumn('null_sum', lit(0)) reduce(lambda data,idx: data.withColumn('num_sum', data['num_sum'] + when(isnull(data[idx]),1).otherwise(0)),tips.columns ,tips).show(5) +-...